网站建设验收程序,html编程,网上怎样正规赚钱,河南省建设协会网站目录 学习目标#xff1a; 学习内容#xff1a; 学习时间#xff1a; 学习产出#xff1a; Kylin简介 什么是Kylin Kylin的历史和发展 Kylin在大数据领域的地位和作用 Kylin架构 Kylin的组成部分和模块 Kylin的工作原理和流程 Kylin与其他大数据组件的关系和集成 Kylin功能… 目录 学习目标 学习内容 学习时间 学习产出 Kylin简介 什么是Kylin Kylin的历史和发展 Kylin在大数据领域的地位和作用 Kylin架构 Kylin的组成部分和模块 Kylin的工作原理和流程 Kylin与其他大数据组件的关系和集成 Kylin功能和特点 Kylin的OLAP能力和查询性能 Kylin的数据模型和多维分析支持 Kylin的数据导入和索引机制 Kylin的安全性和扩展性 学习目标 了解Kylin的基本概念和架构学习Kylin的主要功能和特点掌握Kylin的基础操作和使用方法探索Kylin在实际应用中的场景和案例 学习内容 Kylin简介 什么是KylinKylin的历史和发展Kylin在大数据领域的地位和作用 Kylin架构 Kylin的组成部分和模块Kylin的工作原理和流程Kylin与其他大数据组件的关系和集成 Kylin功能和特点 Kylin的OLAP能力和查询性能Kylin的数据模型和多维分析支持Kylin的数据导入和索引机制Kylin的安全性和扩展性 Kylin基础操作和使用方法 安装和配置Kylin创建Kylin项目和数据源构建Kylin数据模型和立方体进行Kylin查询和分析Kylin数据维护和管理 Kylin应用探索 实际应用场景和案例介绍Kylin在企业分析和业务决策中的应用Kylin在大数据平台和云计算中的应用 学习时间
周一至周五晚上 7 点—晚上9点周六上午 9 点-上午 11 点周日下午 3 点-下午 6 点 学习产出 Kylin简介 什么是Kylin
Kylin是一个开源的分布式分析引擎专门设计和优化用于大规模多维数据分析。它最初由eBay开发并于2014年开源。Kylin允许用户在大规模数据上进行在线分析处理OLAP并提供快速的查询和高效的计算能力。
Kylin的主要目标是解决传统多维数据分析引擎在大数据环境下的性能和扩展性问题。传统的OLAP引擎通常需要对数据进行预计算和聚合这在处理大规模数据时会变得非常耗时和复杂。Kylin通过将数据以列存储的形式存储在Hadoop上并使用Cube立方体的概念来进行高效的预计算和聚合从而显著提升了查询性能和处理能力。
Kylin的核心架构由以下几个重要组件组成 Query Engine查询引擎负责解析用户的SQL查询并将其转化为对Cube的查询操作。 Job Engine作业引擎负责管理和执行Cube的构建和维护作业。 Storage Engine存储引擎负责将数据以列存储的方式存储在Hadoop上提供高效的数据访问和查询。 Metadata Engine元数据引擎负责管理和存储与Cube相关的元数据信息。
Kylin的特点和优势包括 高性能经过优化的分布式查询引擎和数据存储机制可以在秒级别响应大规模数据查询。 多维分析支持提供多维数据建模和分析功能支持多维数据切片、切割和钻取等操作。 扩展性可以与Hadoop、Hive、HBase等大数据组件集成支持在大规模集群上快速构建和查询Cube。 SQL兼容性支持标准SQL查询语法无需学习新的查询语言。 可视化工具支持提供与常见BI工具如Tableau、Power BI等的集成方便用户通过可视化界面进行数据分析和报表生成。
总之Kylin是一个强大的分布式多维数据分析引擎它通过高性能的查询引擎和数据存储机制使用户能够在大规模数据上进行快速和高效的多维分析操作为企业提供了更强大的数据分析和决策支持能力。 Kylin的历史和发展
Kylin的历史可以追溯到2012年当时eBay的一支团队开始着手解决在大规模数据上进行多维分析时遇到的性能和扩展性问题。为了解决这些挑战他们开始研发Kylin。
在最初的阶段这个团队主要专注于研究和实践Hadoop和Hive在多维分析方面的应用。他们试图找到一种更高效的方式来处理大规模数据的多维分析问题。在经过一段时间的实验和探索后他们最终开发出了一个名为Kylin的分布式分析引擎。
在2014年eBay将Kylin开源成为Apache项目的一部分从而使更多的用户和组织能够受益于这个强大的分析引擎。自那时以来Kylin得到了广泛的采用和社区参与不断得到改进和扩展。
随着时间的推移Kylin不断发展和完善。在初期版本发布后Kylin引入了许多新的功能和改进以提高性能、增加扩展性并支持更多的数据源和查询语法。随着用户和社区的反馈和贡献Kylin的功能和能力得到了持续的增强使其成为一个备受欢迎和广泛使用的分析引擎。
现在的Kylin已经成为一个成熟的开源项目拥有活跃的社区和稳定的版本发布。它在各个领域的企业和组织中得到了广泛的应用为用户提供了强大的数据分析和决策支持能力。未来Kylin将继续发展和创新为用户提供更多先进的功能和解决方案。 Kylin在大数据领域的地位和作用 Kylin是一个开源的分布式分析引擎主要用于处理大规模的数据集。它最初由eBay公司开发并于2015年向Apache基金会捐赠。Kylin的目标是提供一个高性能、低延迟的OLAP联机分析处理解决方案可以在秒级别查询海量数据。
Kylin的核心特性包括多维数据模型、高度可扩展的架构、基于列存储和预计算的查询加速。它能够将海量的数据进行预计算和压缩并以多维模型的形式存储从而大大加快了查询速度。Kylin还支持SQL查询语言和多种数据源的数据导入。
在大数据领域Kylin的地位和作用非常重要。首先Kylin能够处理海量的数据集能够应对日益增长的数据量需求。其次Kylin提供了低延迟的查询能力使用户可以快速地进行复杂的多维分析。此外Kylin还支持多维数据模型使用户可以方便地进行各种维度的数据切片和钻取分析。
Kylin还具有高度可扩展的架构可以在集群中进行分布式计算实现横向扩展和负载均衡。它还支持数据的实时导入和动态更新使用户可以及时获取最新的分析结果。
总之Kylin在大数据领域扮演着重要的角色它能够解决大数据分析的性能和效率问题为企业提供更准确、更实时的数据分析和决策支持。 Kylin架构 Kylin的组成部分和模块
Kylin的架构由以下几个核心组件和模块组成 Data Source数据源模块用于从不同的数据源例如Hadoop/HDFS、Hive、HBase等中获取数据。Kylin支持多种数据源可以根据具体需求进行配置和选择。 Cube BuilderCube Builder模块是Kylin的核心模块之一负责构建多维数据模型。它将原始数据加载到Kylin的列式存储引擎中并进行预计算和索引构建以加速后续的查询分析。 Query EngineQuery Engine模块负责处理查询请求。它可以通过SQL或API接口接收查询请求并通过查询解析、优化和执行等过程来返回结果。Query Engine使用了多种技术来加速查询包括剪枝和推测执行。 MetadataMetadata模块用于管理和存储Kylin的元数据信息包括数据源的连接信息、数据模型的定义、Cube的构建配置等。元数据存储可以选择使用关系型数据库如MySQL或分布式数据库如HBase。 Storage EngineStorage Engine模块是Kylin的列式存储引擎用于存储和管理数据。它以列式存储的方式组织数据以提高查询的效率和性能。存储引擎支持多种数据格式和压缩算法。 Query Push DownQuery Push Down模块用于将查询任务下推到底层存储引擎中执行以减少数据的传输和处理开销。Kylin支持将部分查询操作下推到数据源如Hive中执行以提高性能。
除了以上核心组件外Kylin还提供了一些辅助模块和工具如数据模型设计工具、数据集成工具、监控和管理工具等以帮助用户更方便地使用和管理Kylin。
总之Kylin的架构是一个分布式、高性能、可扩展的架构通过将数据预计算和存储在列式存储引擎中提供了快速的多维分析功能。同时Kylin还支持多种数据源和数据格式具有灵活性和可配置性。 Kylin的工作原理和流程
Kylin的工作原理和流程可以大致分为以下几个步骤 数据准备首先用户需要准备数据并将其存储在支持的数据源中如Hadoop/HDFS、Hive或HBase。可以使用ETL工具或自定义脚本将数据加载到数据源中。 数据建模在Kylin中我们需要定义一个数据模型该模型描述了数据的结构、维度和度量等信息。用户可以使用Kylin提供的数据建模工具如Schema Designer或手动编写模型描述文件如Cube Descriptor来定义数据模型。 Cube构建在数据模型定义完成后用户需要使用Cube Builder模块来构建Cube。Cube Builder会首先从数据源中加载数据并进行预计算、索引构建和数据切分等操作。这些操作将数据转换为适合多维分析的列式存储格式。 查询处理一旦Cube构建完成用户可以使用Kylin查询引擎来提交查询请求。查询引擎首先会对查询进行解析和优化以确定需要访问的数据块和索引。然后它将查询任务下推到列式存储引擎中执行并将结果返回给用户。 结果返回查询引擎收到列式存储引擎返回的结果后进行进一步的处理和聚合操作。最后查询结果被返回给用户用户可以通过接口如SQL或API获取结果并进行进一步分析和可视化。 维护和管理除了上述核心流程外Kylin还提供了一系列的管理和维护工具如元数据管理工具、任务调度工具、监控工具等。这些工具可以帮助用户管理和监控Cube的状态、调度定期的Cube构建任务、进行性能调优等工作。
总结来说Kylin的工作原理是通过预计算和列式存储的方式来加速多维分析查询。它使用Cube Builder模块将数据加载到列式存储引擎中并构建索引以提高查询性能。查询引擎接收查询请求后解析、优化和下推查询任务最后将结果返回给用户。通过这样的流程Kylin可以提供高效的多维分析功能。 Kylin与其他大数据组件的关系和集成 Kylin的工作原理和流程可以概括为以下几个步骤 数据准备用户需要将数据加载到支持的数据源中如Hadoop/HDFS、Hive或HBase。可以使用ETL工具或自定义脚本将数据转换并加载到数据源中。 数据建模在Kylin中用户需要定义数据模型描述数据的结构、维度和度量等信息。可以使用Kylin提供的Schema Designer工具或手动编写Cube Descriptor文件来定义数据模型。 Cube构建一旦数据模型定义完成用户需要使用Cube Builder模块来构建Cube。Cube Builder会从数据源中加载数据并进行预计算和索引构建操作。这样数据将以多维分析所需的列式存储格式进行组织和存储。 查询处理Cube构建完成后用户可以使用Kylin的查询引擎来提交查询请求。查询引擎首先对查询进行解析和优化确定需要访问的数据块和索引。然后查询任务将被下推到列式存储引擎执行。 结果返回列式存储引擎执行查询任务返回结果到查询引擎。查询引擎将收到的结果进行进一步处理和聚合最后将结果返回给用户。 维护和管理除了核心流程外Kylin还提供管理和维护工具如元数据管理工具、任务调度工具、监控工具等。这些工具用于管理和监控Cube的状态、调度定期的Cube构建任务以及进行性能调优等。
总结来说Kylin的工作原理是通过预计算和列式存储的方式来加速多维分析查询。它将数据加载到列式存储引擎中并构建索引以提高查询性能。查询引擎解析、优化和下推查询任务最后返回结果给用户。这样的流程可以提供高效的多维分析功能。 Kylin功能和特点 Kylin的OLAP能力和查询性能
Kylin的功能和特点主要有以下几个方面 支持多维分析Kylin提供了多维数据模型的能力用户可以定义维度、度量和层次等信息支持复杂的多维分析查询。通过Kylin用户能够以一种类似于OLAP在线分析处理的方式对大规模数据进行快速的多维分析。 极速查询性能Kylin通过预计算和列式存储的方式来加速查询。在数据建模阶段Kylin会根据定义的Cube模型对数据进行预计算并构建列式存储和索引。这种方式可以提供非常快速的查询性能即使在大规模数据集上也能够实现秒级响应。 可扩展性与分布式计算Kylin是基于Hadoop生态系统构建的能够利用Hadoop集群的分布式计算和存储能力。Kylin支持在多个计算节点上并行构建和查询Cube从而实现数据的快速处理和分析。此外Kylin还支持水平扩展可以根据需求增加计算和存储资源。 支持多种数据源Kylin可以从多种数据源中加载数据包括Hadoop/HDFS、Hive和HBase等。用户可以根据自己的需求选择合适的数据源并使用Kylin进行数据建模和多维分析。 简化的数据准备和维护Kylin提供了自动化的数据加载和Cube构建功能可以通过简单的配置和命令完成数据的准备和维护。Kylin还提供了可视化的管理和监控工具方便用户管理Cube的状态、调度任务和进行性能调优等操作。
总而言之Kylin具有高效的OLAP能力和出色的查询性能可以在大数据环境下实现快速的多维分析。它通过预计算和列式存储技术来加速查询并且支持多种数据源和分布式计算具有良好的可扩展性和灵活性。此外Kylin还提供了简化的数据准备和维护功能使用户能够更轻松地构建和维护多维数据模型。 Kylin的数据模型和多维分析支持
Kylin的数据模型基于星型模型Star Schema或雪花模型Snowflake Schema可以定义维度、度量和层次等信息支持多维分析查询。在Kylin中用户可以创建CubeCube是一个预计算的数据集包含了经过聚合和预计算的数据。Cube的主要目的是提供快速的多维分析查询性能。
Kylin的数据模型包括以下几个关键概念 维度Dimension维度是用来描述数据的属性或分类的属性。在Kylin中维度可以被组织成层次结构例如国家-城市-街道。维度可以用来过滤、切片和分组数据。 度量Measure度量是可以被计算或聚合的数值指标例如销售额、订单数量等。在Kylin中度量可以被聚合成不同的级别例如总计、平均值、最大值等。 Cube立方体Cube是一个预计算的多维数据集由维度和度量组成。在Kylin中用户可以定义Cube的维度和度量并指定用于预计算的聚合函数和级别。Cube的构建过程会将原始数据进行聚合和预计算从而提高查询性能。 切片Slice切片是对Cube中的数据进行过滤的操作。用户可以根据特定的维度值或条件来选择感兴趣的数据切片。切片可以用于限定查询范围从而提高查询性能。
在Kylin中用户可以通过定义维度、度量和Cube来建立多维数据模型。通过多维数据模型用户可以进行复杂的多维分析查询例如基于不同维度的分组、钻取drill-down和切片操作等。Kylin利用预计算和列式存储等技术提供了快速的查询性能使得用户可以在大规模数据集上实时进行多维分析。
下面是一个示例代码展示了如何在Kylin中创建数据模型和执行多维分析查询
创建数据模型
// 导入Kylin的Java API库
import org.apache.kylin.metadata.model.DataModelDesc;
import org.apache.kylin.metadata.model.DimensionDesc;
import org.apache.kylin.metadata.model.MeasureDesc;
import org.apache.kylin.metadata.model.TableRef;
import org.apache.kylin.metadata.model.JoinDesc;// 创建数据模型描述对象
DataModelDesc dataModel new DataModelDesc();
dataModel.setName(my_data_model);
dataModel.setFactTable(fact_table);// 添加维度表
DimensionDesc dimension new DimensionDesc();
dimension.setName(dimension_table1);
dimension.setTable(dimension_table1);
dataModel.addDimension(dimension);// 添加度量列
MeasureDesc measure new MeasureDesc();
measure.setName(measure_column1);
measure.setColumn(measure_column1);
dataModel.addMeasure(measure);// 添加维度表关联
JoinDesc join new JoinDesc();
join.setJoinType(INNER);
join.setFactTableColumn(fact_table.fact_column);
join.setDimensionTableColumn(dimension_table1.dimension_column);
dataModel.addJoin(join);// 保存数据模型
dataModelManager.createDataModel(dataModel);执行多维分析查询
// 导入Kylin的Java API库
import org.apache.kylin.cube.CubeInstance;
import org.apache.kylin.cube.CubeManager;
import org.apache.kylin.cube.CubeSegment;
import org.apache.kylin.common.KylinConfig;
import org.apache.kylin.query.relnode.OLAPContext;
import org.apache.kylin.query.relnode.OLAPQuery;
import org.apache.kylin.query.relnode.OLAPTableScan;
import org.apache.kylin.source.adhocquery.IAdHocQuery;// 获取Cube实例
CubeInstance cube CubeManager.getInstance(KylinConfig.getInstanceFromEnv()).getCube(my_cube);
CubeSegment segment cube.getLatestBuiltSegment();// 创建查询上下文
OLAPContext context new OLAPContext(cube.getProject(), cube.getName(), segment);// 创建查询语句
OLAPQuery query new OLAPQuery();
query.setLimit(100);// 添加查询所需的维度和度量
OLAPTableScan tableScan new OLAPTableScan(context);
TableRef tableRef new TableRef(cube.getModel().getFactTable(), cube.getModel());
tableScan.setTableRef(tableRef);
context.addTableScan(tableScan);// 执行查询
cubeManager.optimizeQuery(cube, context, query);
IAdHocQuery iAdHocQuery new IAdHocQuery(context, cube, query);
iAdHocQuery.execute();这只是一个简单的示例实际使用中可能需要更复杂的数据模型和查询语句。通过使用Kylin的API可以方便地创建数据模型和执行多维分析查询。代码中的注释提供了对每个步骤的解释。 Kylin的数据导入和索引机制
Kylin的数据导入和索引机制是通过构建Cube来实现的。下面是一个示例代码展示了如何使用Kylin的API执行数据导入和构建Cube的过程
数据导入
// 导入Kylin的Java API库
import org.apache.kylin.source.hive.HiveSource;
import org.apache.kylin.source.hive.HiveSourceTable;
import org.apache.kylin.source.hive.HiveTableReader;// 创建Hive数据源
HiveSource hiveSource new HiveSource();// 创建Hive表读取器
HiveTableReader hiveTableReader new HiveTableReader();
hiveTableReader.setHiveSource(hiveSource);// 创建Hive表对象
HiveSourceTable hiveTable new HiveSourceTable();
hiveTable.setTable(your_hive_table);
hiveTableReader.addTable(hiveTable);// 执行数据导入
hiveTableReader.createSegment();构建Cube
// 导入Kylin的Java API库
import org.apache.kylin.job.JobEngineConfig;
import org.apache.kylin.job.common.PatternedLogger;
import org.apache.kylin.job.execution.AbstractExecutable;
import org.apache.kylin.job.execution.ExecutableManager;// 获取可执行管理器
ExecutableManager executableManager ExecutableManager.getInstance(KylinConfig.getInstanceFromEnv());// 构建Cube的配置
JobEngineConfig jobEngineConfig new JobEngineConfig();
jobEngineConfig.setCubeName(your_cube_name);// 创建Cube构建任务
AbstractExecutable cubeBuildJob jobEngineConfig.createJob();// 提交Cube构建任务
executableManager.addJob(cubeBuildJob);// 等待Cube构建完成
PatternedLogger patternedLogger new PatternedLogger();
patternedLogger.log(Waiting for cube building completion...);
cubeBuildJob.execute(patternedLogger);通过使用Kylin的API可以方便地执行数据导入和构建Cube的操作。在示例代码中首先创建了一个Hive数据源然后通过Hive表读取器读取指定的Hive表并执行数据导入。接下来通过设置Cube的名称、创建Cube构建任务并提交任务来启动Cube的构建过程。代码中的注释提供了对每个步骤的解释。 Kylin的安全性和扩展性 Kylin的数据导入和索引机制主要包括以下步骤 数据准备将源数据加载到Hadoop集群中的HDFS或Hive表中。可以使用Sqoop、Kettle等工具将数据从关系型数据库中导入到Hadoop中。 创建Kylin项目在Kylin中创建一个项目用于管理该项目下的数据源和Cube。 创建数据模型在Kylin中定义数据模型。数据模型由Dimension、Hierarchy和Measure等构成用于描述业务数据的结构和关系。可以通过Kylin的Web界面或API进行数据模型的创建。 创建Cube基于数据模型创建Cube。Cube是Kylin中的数据聚合和索引用于支持快速多维分析查询。Cube的创建包括选择数据源、选择维度和度量、选择聚合策略等步骤。 执行数据构建执行Cube的构建任务。Kylin会自动根据数据模型和Cube的定义进行数据的聚合和索引构建。构建过程中Kylin会生成数据切片和索引文件。 启动查询服务将构建好的Cube发布为查询服务可以通过Kylin的Web查询界面或API进行多维分析查询。
需要注意的是Kylin的数据导入和索引机制可以自动执行数据聚合和索引构建以提供快速的多维分析查询性能。但是数据导入和构建过程可能需要较长时间特别是对于大规模的数据集需要耐心等待任务完成。 以下是一个简单的代码例子演示了如何使用Kylin的Java API来创建数据模型和Cube并执行数据构建
import org.apache.kylin.common.KylinConfig;
import org.apache.kylin.cube.CubeManager;
import org.apache.kylin.cube.CubeInstance;
import org.apache.kylin.metadata.datacube.DataCubeDesc;
import org.apache.kylin.metadata.datamodel.DataModelDesc;
import org.apache.kylin.metadata.model.ColumnDesc;
import org.apache.kylin.metadata.model.DimensionDesc;
import org.apache.kylin.metadata.model.MeasureDesc;
import org.apache.kylin.metadata.model.PartitionDesc;
import org.apache.kylin.metadata.model.TblColRef;
import org.apache.kylin.metadata.model.TableDesc;public class KylinDataImportExample {public static void main(String[] args) throws Exception {// 配置Kylin的路径String kylinConfigPath /path/to/your/kylin/config;// 加载Kylin的配置KylinConfig kylinConfig KylinConfig.getInstanceFromUri(kylinConfigPath);// 创建数据模型DataModelDesc dataModelDesc new DataModelDesc();dataModelDesc.setName(example_data_model);// 创建表描述TableDesc tableDesc new TableDesc();tableDesc.setName(example_table);tableDesc.setDatabase(example_db);tableDesc.setUuid(example_table_uuid);// 创建列描述ColumnDesc columnDesc new ColumnDesc();columnDesc.setName(column_name);columnDesc.setDatatype(varchar(255));// 设置表描述的列tableDesc.setColumns(new ColumnDesc[] { columnDesc });dataModelDesc.setTables(new TableDesc[] { tableDesc });// 创建维度描述DimensionDesc dimensionDesc new DimensionDesc();dimensionDesc.setName(dimension_name);dimensionDesc.setColumn(tableDesc.getColumnByName(column_name));dataModelDesc.setDimensions(new DimensionDesc[] { dimensionDesc });// 创建度量描述MeasureDesc measureDesc new MeasureDesc();measureDesc.setName(measure_name);measureDesc.setFunction(sum);measureDesc.setColumn(tableDesc.getColumnByName(column_name));dataModelDesc.setMeasures(new MeasureDesc[] { measureDesc });// 创建数据Cube描述DataCubeDesc dataCubeDesc new DataCubeDesc();dataCubeDesc.setName(example_cube);dataCubeDesc.setDimensions(new String[] { dimension_name });dataCubeDesc.setMeasures(new String[] { measure_name });dataCubeDesc.setFactTable(tableDesc);dataCubeDesc.setPartitionDesc(new PartitionDesc());dataCubeDesc.setConfig(kylinConfig.getStreamingCubeBuilderConfig());// 使用CubeManager创建Cube实例CubeManager cubeManager CubeManager.getInstance(kylinConfig);CubeInstance cubeInstance cubeManager.createCube(dataCubeDesc);// 执行数据构建cubeManager.buildCube(cubeInstance);}
}上述代码通过Kylin的Java API创建了一个简单的数据模型和Cube并执行了数据构建。请注意这只是一个简单的示例实际应用中还需要根据具体的业务需求和数据结构进行相应的配置和调整。更详细的使用方法和参数配置可以参考Kylin的官方文档。 Kylin基础操作和使用方法 安装和配置Kylin
安装和配置Kylin可以按照以下步骤进行操作 安装Java环境确保你的机器上已经安装了Java环境Kylin需要Java 8或更高版本。 下载Kylin安装包从Kylin的官方网站或镜像站点下载最新的Kylin安装包。 解压安装包将下载的Kylin安装包解压到你的机器上的目录中。 配置Kylin环境变量打开conf/kylin.env.sh文件并根据你的环境进行相应的配置如Java路径、Kylin安装路径等。 配置Kylin元数据存储在conf/kylin.properties文件中找到kylin.metadata.url属性并指定一个数据库URL用于存储Kylin的元数据。可以使用H2、MySQL或其他支持的数据库。 启动Kylin在Kylin的安装路径中运行bin/kylin.sh start命令来启动Kylin服务。 访问Kylin控制台在浏览器中输入Kylin的地址默认为http://localhost:7070/kylin然后输入用户名和密码默认为ADMIN/KYLIN来登录Kylin控制台。 创建和导入数据源在Kylin控制台中使用数据源选项进行配置。可以选择Hadoop HiveApache HBase等数据源并根据相应的配置进行创建和导入数据。 创建数据模型在Kylin控制台的模型选项中创建数据模型定义维度、度量等。 构建Cube在Kylin控制台的立方体选项中构建Cube选择相关的数据模型和数据源进行Cube的构建。 查询和分析数据在Kylin控制台的查询选项中进行查询和分析数据通过Kylin提供的多维分析功能可以轻松执行复杂的查询和分析操作。
通过以上步骤你就可以安装、配置和使用Kylin进行数据仓库的数据导入、模型构建和查询分析了。在实际使用中你可以根据自己的需求对Kylin进行相应的配置和优化以提高性能和效率。 创建Kylin项目和数据源
以下是创建Kylin项目和数据源的代码示例
创建Kylin项目
public class CreateKylinProject {public static void main(String[] args) {KylinConfig config KylinConfig.getInstanceFromEnv();ProjectInstance project new ProjectInstance();project.setProjectName(my_project);project.setDescription(My Kylin project);project.setProjectOwner(admin);project.setAccessControl(ProjectInstance.Acl.ENABLED);project.setCuboidMode(ProjectInstance.CuboidMode.ENABLED);project.setRealizationEngine(ProjectInstance.RealizationEngine.MR_ONLY);project.setOverrideKylinProps(true);project.setUseCubePlanner(true);project.setNotifyList(kylinkylin.apache.org);try {ProjectManager.getInstance(config).save(project);System.out.println(Kylin project created successfully.);} catch (IOException e) {System.out.println(Error creating Kylin project: e.getMessage());}}
}创建Kylin数据源
public class CreateKylinDataSource {public static void main(String[] args) {KylinConfig config KylinConfig.getInstanceFromEnv();DataSourceConfig dataSourceConfig new DataSourceConfig();dataSourceConfig.setConnectionUrl(jdbc:mysql://localhost:3306/my_database);dataSourceConfig.setDatabase(my_database);dataSourceConfig.setUser(my_username);dataSourceConfig.setPassword(my_password);dataSourceConfig.setDriver(com.mysql.jdbc.Driver);dataSourceConfig.setType(DataSourceType.MYSQL);dataSourceConfig.setName(my_datasource);dataSourceConfig.setMaxConcurrent(10);try {DefaultKylinConfig baseConfig (DefaultKylinConfig) config;baseConfig.addDataSource(dataSourceConfig);ConfigSerializerUtil.saveKylinConfig(baseConfig);System.out.println(Kylin data source created successfully.);} catch (IOException e) {System.out.println(Error creating Kylin data source: e.getMessage());}}
}这些代码示例演示了如何通过Java代码来创建Kylin项目和数据源。你可以根据自己的需求进行相应的配置和修改然后运行代码来创建Kylin项目和数据源。 构建Kylin数据模型和立方体
以下是构建Kylin数据模型和立方体的代码示例
创建Kylin数据模型
public class CreateKylinDataModel {public static void main(String[] args) {KylinConfig config KylinConfig.getInstanceFromEnv();DataModelDesc dataModelDesc new DataModelDesc();dataModelDesc.setName(my_data_model);dataModelDesc.setDescription(My Kylin data model);dataModelDesc.setFactTable(my_fact_table);dataModelDesc.setFilterCondition(my_filter_condition);dataModelDesc.setPartitionDateColumn(my_date_column);dataModelDesc.setPartitionDateStart(2022-01-01);dataModelDesc.setPartitionDateEnd(2022-12-31);dataModelDesc.setDimensions(Lists.newArrayList(dimension1, dimension2));dataModelDesc.setMetrics(Lists.newArrayList(metric1, metric2));try {DataModelManager.getInstance(config).save(dataModelDesc);System.out.println(Kylin data model created successfully.);} catch (IOException e) {System.out.println(Error creating Kylin data model: e.getMessage());}}
}创建Kylin立方体
public class CreateKylinCube {public static void main(String[] args) {KylinConfig config KylinConfig.getInstanceFromEnv();CubeDesc cubeDesc new CubeDesc();cubeDesc.setName(my_cube);cubeDesc.setModelName(my_data_model);cubeDesc.setDescription(My Kylin cube);cubeDesc.setDimensions(Lists.newArrayList(dimension1, dimension2));cubeDesc.setMeasures(Lists.newArrayList(measure1, measure2));cubeDesc.setHBaseMappingShardNum(10);cubeDesc.setPartitionDateColumn(my_date_column);cubeDesc.setStreamingTable(false);try {CubeManager.getInstance(config).createCube(cubeDesc);System.out.println(Kylin cube created successfully.);} catch (IOException e) {System.out.println(Error creating Kylin cube: e.getMessage());}}
}这些代码示例演示了如何通过Java代码来构建Kylin数据模型和立方体。你可以根据自己的需求进行相应的配置和修改然后运行代码来创建Kylin数据模型和立方体。 进行Kylin查询和分析
以下是进行Kylin查询和分析的代码示例
执行Kylin查询
public class ExecuteKylinQuery {public static void main(String[] args) {KylinConfig config KylinConfig.getInstanceFromEnv();try (KylinConnection conn KylinConnection.getConnection(config);Statement stmt conn.createStatement()) {String sql SELECT dimension1, SUM(metric1) FROM my_cube GROUP BY dimension1;ResultSet rs stmt.executeQuery(sql);while (rs.next()) {String dimension rs.getString(dimension1);long metricSum rs.getLong(SUM(metric1));System.out.println(Dimension: dimension , Metric Sum: metricSum);}} catch (Exception e) {System.out.println(Error executing Kylin query: e.getMessage());}}
}进行Kylin分析
public class PerformKylinAnalysis {public static void main(String[] args) {KylinConfig config KylinConfig.getInstanceFromEnv();try (KylinConnection conn KylinConnection.getConnection(config);Statement stmt conn.createStatement()) {String sql ANALYZE TABLE my_cube COMPUTE STATISTICS;stmt.executeUpdate(sql);System.out.println(Kylin analysis completed successfully.);} catch (Exception e) {System.out.println(Error performing Kylin analysis: e.getMessage());}}
}这些代码示例演示了如何通过Java代码执行Kylin查询和进行Kylin分析。你可以根据自己的需求编写相应的SQL查询语句并使用Kylin连接和执行器来执行查询和分析操作。 Kylin数据维护和管理
以下是Kylin数据维护和管理的代码示例
创建数据源
public class CreateKylinDataSource {public static void main(String[] args) {KylinConfig config KylinConfig.getInstanceFromEnv();try (KylinConnection conn KylinConnection.getConnection(config);Statement stmt conn.createStatement()) {String sql CREATE DATA SOURCE my_datasource TYPE kylin URL jdbc:kylin://localhost:7070/kylin USERNAME admin PASSWORD password;stmt.executeUpdate(sql);System.out.println(Kylin data source created successfully.);} catch (Exception e) {System.out.println(Error creating Kylin data source: e.getMessage());}}
}删除数据源
public class DeleteKylinDataSource {public static void main(String[] args) {KylinConfig config KylinConfig.getInstanceFromEnv();try (KylinConnection conn KylinConnection.getConnection(config);Statement stmt conn.createStatement()) {String sql DROP DATA SOURCE my_datasource;stmt.executeUpdate(sql);System.out.println(Kylin data source deleted successfully.);} catch (Exception e) {System.out.println(Error deleting Kylin data source: e.getMessage());}}
}清理Kylin数据
public class CleanKylinData {public static void main(String[] args) {KylinConfig config KylinConfig.getInstanceFromEnv();try (KylinConnection conn KylinConnection.getConnection(config);Statement stmt conn.createStatement()) {String sql DELETE FROM my_cube WHERE date 2021-01-01 AND date 2021-12-31;stmt.executeUpdate(sql);System.out.println(Kylin data cleaned successfully.);} catch (Exception e) {System.out.println(Error cleaning Kylin data: e.getMessage());}}
}这些代码示例演示了如何通过Java代码创建和删除Kylin数据源以及如何清理Kylin中的数据。你可以根据自己的需求编写相应的SQL语句并使用Kylin连接和执行器来执行数据维护和管理操作。
